В данной статье рассматривается задача построения имитационной модели обслуживания клиентов в многофункциональном центре предоставления государственных и муниципальных услуг с целью оптимизации бизнес-процессов. На основе UML-диаграмм разработана логическая схема имитационной модели. Создана 3D модель нахождения и обслуживания клиентов в многофункциональном центре. Проведены эксперименты для различных вариантов организации очереди. Выработаны предложения по оптимизации работы. В качестве инструмента реализации было использовано программное обеспечение AnyLogic.
Идентификаторы и классификаторы
Гистограмма Waiting Time Distribution показывает распределение времени обслуживания в многофункциональном центре. Гистограмма Staying Time Distribution показывает распределение времени нахождения в многофункциональном центре. Столбчатая диаграмма Queue Length показывает среднюю длину очереди. Для первой модели среднее время обслуживания равно 20 минутам, среднее время нахождения в многофункциональном центре равно 24 минутам, средняя длина очереди составляет примерно 4 человека. Для второй модели среднее время обслуживания равно 17 минутам, среднее время нахождения в многофункциональном центре равно 22 минутам, средняя длина очереди составляет примерно 2 человека. В результате сравнения проведенных экспериментов вариант с общей очередью оказался оптимальным по всем критериям.
Список литературы
-
Сидоренко В. М., Красносельский А. В. Имитационное моделирование в науке и бизнесе: подходы, инструменты, применение // Бизнес-информатика. 2009. № 2. С. 52-57. EDN: KOIFZR
-
Паринов С. И. Новые возможности имитационного моделирования социально-экономических систем // Искусственные общества. 2007. Т. 2, № 3-4. С. 4. EDN: ZDOYLH
-
Юданова В. В. Оптимизация бизнес-процессов в сфере обслуживания методами имитационного моделирования // Концепт. 2017. № 11. С. 141-150. EDN: ZTWTJP
-
Бобков С. П., Астраханцева И. А., Волков В. С. Имитационное моделирование системы массового обслуживания с целью анализа ее работы // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2021. № 3. С. 58-62. EDN: TZQQYN
-
Розенберг В. Я., Прохоров А. И. Что такое теория массового обслуживания. М.: Советское радио, 1962. 262 с.
-
Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. СПб.: Диалектика, 2020. 727 с.
-
Arena Simulation Software. URL: https://www.rockwellautomation.com/en-us/products/software/arena-simulation.html (дата обращения: 06.04.2022).
-
Arena - система имитационного моделирования. URL: http://www.interface.ru/sysmod/arena.htm (дата обращения: 06.04.2022).
-
История AnyLogic. URL: https://www.anylogic.ru/features/timeline/ (дата обращения: 06.04.2022).
-
Why ExtendSim? URL: https://extendsim.com/solutions/simulation/why (дата обращения: 06.04.2022).
-
Журавлев С. С. Краткий обзор методов и средств имитационного моделирования производственных систем // Проблемы информатики. 2009. № 3. С. 47-53. EDN: NBRZHB
-
Касымов А. А. Методика разработки интегрального показателя сравнительной оценки систем имитационного моделирования // Управление рисками в АПК. 2020. № 2. С. 73-83.
-
Библиотеки AnyLogic. Пешеходная библиотека. URL: https://www.anylogic.ru/features/libraries/pedestrian-library/ (дата обращения: 14.04.2022).
-
Справка Anylogic: Блоки Пешеходной библиотеки. URL: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 10.03.2022).
-
Справка AnyLogic: Функции вероятностных распределений. URL: https://help.anylogic.ru/index.jsp (дата обращения: 10.03.2022).
-
МФЦ РФ. URL: http://мфц.рф (дата обращения: 06.04.2022).
-
МФЦ Омской области. URL: https://мфц-омск.рф/ru/ (дата обращения: 06.04.2022).
-
Мои документы. Все услуги МФЦ. URL: https://mfc-list.info/spisok-uslug-mfc.html (дата обращения: 17.02.2022).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В работе приведена работа алгоритма для построения тематического профиля проекта. Рассмотрены ключевые модели и методы решения задачи тематического моделирования, как одной из частей работы алгоритма. Выполнена и отлажена программная реализация всех его частей, проверено качество его работы с разными параметрами для получения наилучшего результата. Для самого алгоритма описаны его преимущества, существующее место его применения и возможные перспективы развития.
В статье рассмотрены вопросы разработки модели нейронной сети для колоризации черно-белых изображений. Описаны основные вопросы, возникающие при проектировании модели нейронной сети для решения данной задачи. Обоснован выбор перехода на работу с цветовым пространством LAB из RGB. Описана архитектура GAN. Описана архитектура U-Net. Построены модели генератора и дискриминатора. Описан использованный при разработке нейронной сети инструментарий.
В работе описан процесс реализации электронного учебного пособия «Дифференциальное и интегральное исчисление» с использованием конструктора электронных курсов ISpring Suite. Рассмотрено соответствие государственному стандарту информационно-коммуникационных технологий в области образования, сформирована структура и наполнение электронного учебного пособия. С помощью задачи о покрытии множества сформированы оптимальные тесты, состоящие из практических задач и покрывающие множество элементов знаний.
В работе для рассматриваемого процесса полимеризации приведены кинетическая и математическая модель. Даны математические интерпретации прямой и обратной кинетических задач. Последняя сводится к поиску значений кинетических констант элементарных стадий процесса полимеризации. Для предварительной локализации их значений и сужения допустимой области их варьирования в работе предлагается способ построения функциональной поверхности в базисном пространстве
Решается задача оптимизации значений параметров источников в нелокальных краевых условиях системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Система состоит из большого числа подсистем ОДУ с неразделенными краевыми условиями. Получены необходимые условия оптимальности по параметрам источников. На тестовой задаче приведены результаты проведенных численных экспериментов.
В работе предлагается подход к решению задачи синтеза систем управления движением и мощностью сосредоточенных источников с оптимизацией расположения точек измерений. Для конкретности рассмотрена задача управления с обратной связью движущимися источниками тепла при нагреве стержня. Мощность и быстродействие точечных источников определяются в зависимости от состояния процессов в точках измерения. Получены формулы для градиентных составляющих целевого функционала, позволяющие численно решить задачу с использованием методов оптимизации первого порядка.
Издательство
- Издательство
- ОмГТУ
- Регион
- Россия, Омск
- Почтовый адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- Юр. адрес
- 644050, Российская Федерация, г. Омск, пр-т Мира, д. 11
- ФИО
- Корчагин Павел Александрович (Ректор )
- E-mail адрес
- info@omgtu.ru
- Контактный телефон
- +7 (381) 2653407
- Сайт
- https://omgtu.ru/